本發明公開了一種危險化學品庫房火災動態智能風險評估的方法,首先將危險化學品庫房中現存的樣本數據按照7:3的比例分為訓練集和測試集;通過將改進高斯核函數和多項式核函數進行線性組合,建立改進混合核函數的支持向量機SVM模型,即NPSVM模型;采用靜電放電算法ESDA優化所建立的NPSVM模型的參數,并最終形成ESDA?NPSVM預測模型;基于所建立的ESDA?NPSVM預測模型,利用提前劃分的訓練集和測試集對該預測模型進行訓練,得到庫房火災風險等級智能評估模型;基于所建立的庫房火災風險等級智能評估模型,對危險化學品庫房的火災風險等級進行評估。該方法能夠克服現有技術中對危險化學品庫房火災風險評估成本較高,泛化能力弱且容易過擬合的問題,具有較高的泛化能力和預測準確性。
聲明:
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